大数据环境下基于图嵌入的电力用户行为模式挖掘与预测  

作　　者：陈佐虎 彭振国 何海燕 窦蕴韬 CHEN Zuohu;PENG Zhenguo;HE Haiyan;DOU Yuntao

机构地区：[1]甘肃同兴智能科技发展有限责任公司,甘肃兰州730050

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第12期129-132,共4页Information Technology and Informatization

摘　　要：电力用户的行为具有极为显著的多样性与复杂性,传统的统计分析手段通常难以完整且精准地把握这些行为蕴含的内在规律。因此,文章提出大数据环境下基于图嵌入的电力用户行为模式挖掘与预测方法。首先,在大数据环境下收集并预处理电力用户的用电负荷数据;然后,根据预处理后的数据构建一个图结构模型,通过模型来挖掘电力用户的行为模式;最后,利用图嵌入算法从图结构模型中提取用户行为的特征,将这些特征输入到预测模型中,从而实现对电力用户行为模式的预测。实验结果表明,所设计的方法可以准确地挖掘出电力用户的用电行为模式,并且能够精准地预测出在不同电力用户行为模式下的用电负荷数据。通过这种方式,可以更好地理解电力用户的用电行为,并为电力系统的优化和管理提供有力的支持。此外,这种方法还具有很强的扩展性和适应性,能够应对未来电力系统中可能出现的各种复杂情况。

关 键 词：大数据环境 图嵌入 电力用户 行为模式挖掘 行为预测 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]